pca降维python实例第16页

CNN知识点整理

一、Inputlayer:一般输入数据都会进行一些预处理，常见的有以下步骤（图像处理中）：1）去均值：把输入数据各个维度都中心化到02）归一化：幅度归一化到同样的范围3）PCA/whitening:用PCA

Yan飞翔·2020-08-09 03:30

图像特征描述与匹配（一）——BRIEF特征点描述与匹配

后来有人提出采用PCA降维的方法，但没有解决计算描述子耗时的问题。鉴于上述的缺点MichaelCalo

马大哈先生·2020-08-08 19:22

学习笔记一LDA降维与PCA的区别

ainimao6666·2020-08-08 14:42

Python: read()、readline()和readlines()三者间的区别和用法

)和readlines()三者间的区别有是读取后保存的数据类型不一样，用也有一些差别为了区分python中读取文件函数read()、readline()、readlines()三个函数的区别，我们通过python

Zhongjie1986·2020-08-08 13:52

通俗易懂的PCA降维原理详解

在机器学习实际的开发中，对原始数据的处理可能会占到主要的工作量，数据处理的好坏也往往直接关系到模型最后结果的好坏。在我们对原始数据进行特征提取时，有时会得到高维的特征向量，其中包含很多冗余和噪声。此时我们希望在高维的特征中找到影响整体的最主要的特征，来提升特征的表达能力、降低训练的复杂度。今天大管就和大家来聊一聊主成分分析(PrincipalComponentsAnalysis)简称PCA是如何做

管牛牛·2020-08-08 12:45

【Python实例第15讲】分类概率图

机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（入群联系qq：2279055353）这个例子将用图形表示不同分类器的分类概率。所谓“分类概率”，是指某个数据点属于各个类别的概率。将所有数据点属于任何类的概率，用颜色深浅表示，作出分类概率图。在这里，我们使用一个三类的数据集，分别用支持向量机(SVC)、L1andL2惩罚的Logistic回归和高斯过程分类。默认情况下，线性SVC并不是一个概率分类器

Goodsta·2020-08-06 13:04

MATLAB自带工具箱实现PCA降维代码,着重介绍实现方法

最近项目中需要进行PCA降维,环境是MATLAB,但是在网上找了很多都是介绍PCA原理的,的确介绍的很仔细,但是我是一个工科狗,只是想最快查到用代码实现降维的方法而已,网上的对我来说太多了,因此在此做一个总结

Camaro_XL·2020-08-05 11:32

【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法19：PCA降维

Python机器学习算法实现Author：louwillMachineLearningLab作为一种常见的多元统计分析方法，主成分分析法（PrincipalComponentAnalysis，PCA）也是一种经典的无监督学习算法。PCA通过正交变换将一组由线性相关变量表示的数据转换为少数几个由线性无关变量表示的数据，这几个线性无关的变量就是主成分。PCA通过将高维数据维度减少到少数几个维度，本质上

风度78·2020-08-05 10:50

我半年多沉淀一个4200人star的Python库

半年前我在github创建了一个python-small-examples库，每天推送一个Python实例。

算法channel·2020-08-05 03:39

Python实例获取mp3文件的tag信息

下面利用一个python的实例程序，来学习python。这个程序的目的就是分析出所有MP3文件的Tag信息并输出。12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576

weixin_33859231·2020-08-04 20:42

通过鸢尾花数据集演示PCA操作

主要内容：通过构造协方差矩阵，计算保持原有数据95%特征信息所需要的特征数，通过PCA降维构造新的数据集#通过鸢尾花数据集演示PCA操作importpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisimportnumpyasnpiris

淮南草·2020-08-04 10:44

Color Names 特征提取并进行PCA降维（Learning Color Names for Real-World Applications）

ColorNames特征提取并进行PCA降维（LearningColorNamesforReal-WorldApplications）之前的一篇博客里介绍了CN特征的提取，在实际应用中，很多算法为了提高计算效率

無負今日·2020-08-04 07:06

PCA（主成分分析）降维：找使得方差最大的投影方向

例如：一个100*4（性别；颜值；身高；收入）维的矩阵，PCA降维就是保留差别最大的那几列。假设性别都为女，对特征没影响就去掉；假

weixin_41012399·2020-08-04 06:57

降噪自动编码器（Denoising Autoencoder)

为了解决高维度的问题，出现的线性学习的PCA降维方法，PCA的数学理论确实无懈可击，但是却只对线性数据效果比较好。于是，寻求简单的、自动的、智能的特征提取方法仍然是机器学习的研究

weixin_34306446·2020-08-04 05:08

spark编程python实例

spark编程python实例ValueError:CannotrunmultipleSparkContextsatonce;existingSparkContext(app=PySparkShell,

weixin_33701294·2020-08-04 04:10

利用PCA降维对鸢尾花数据进行分类

使用PCA方法对高维的鸢尾花数据(4维3类样本)进行降维分类，部分鸢尾花数据集如下：#coding=utf-8importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.datasetsimportload_irisdata=load_iris()#以字典形式加载鸢尾花数据集y=data.target#使用y表

weixin_30345055·2020-08-04 04:17

【机器学习实战】降维方法的sklearn实现----PCA和LDA

它的作用是指定PCA降维后的特征数(也就是降维后的维度)。若取默认(None)，则n_components==min(n

htshinichi·2020-08-04 03:54

PCA降维深入理解

网上资料非常多，大部分都是讲先求协方差，协方差怎么求的，但是没有讲为什么要求协方差，为什么要选特征值最大的特征，特征值最大到底代表了什么含义。简单回忆：计算协方差到底是选行还是选列呢，记住协方差矩阵是计算不同维度间的协方差，不是两个样本间的，所以我们求协方差的目的就是计算不同纬度之间的相关性，并选出特征值最大的前多少个纬度，把特征值小的纬度去掉，起到一个降维的作用PCA定义：，表示特征列X与特征列

天天撸代码·2020-08-04 02:12

python实例

1.生成200个优惠券激活码importrandomimportstringresult=[]foriinrange(200):ran_str=''.join(random.sample(string.ascii_letters+string.digits,15))result.append(ran_str)printresult2.某文件夹内有数个英文文本，统计各文本中，单词的出现次数。impo

夏革·2020-08-04 02:21

鸢尾花数据可视化，PCA降到两维后，对数据标准化、归一化

用PCA降维，后输出降维后每一列的贡献率，各列贡献相加为1.

super_girl_WMM·2020-08-04 01:07

PCA降维原理及调库实现

降维的作用①数据在低维下更容易处理、更容易使用；②相关特征，特别是重要特征更能在数据中明确的显示出来；如果只有两维或者三维的话，更便于可视化展示；③去除数据噪声（数据噪声：噪声数据是指数据中存在着错误或异常(偏离期望值)的数据，这些数据对数据的分析造成了干扰）④降低算法开销降维通俗点的解释一些高维度的数据，比如淘宝交易数据，为便于解释降维作用，我们在这假设有下单数，付款数，商品类别，售价四个维度，

Take your time_·2020-08-03 23:16

基于奇异值分解(SVD)的PCA降维与knn算法

1、SVD与PCA原理：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html2、KNN算法KNN算法其实简单的说就是“物以类聚”，也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，思想很简单：如果一个样本的特征空间中最为临近（欧式距离进行判断）的K个点大都属于某一个类，那么该样本就属于这个类。这就是物以类聚的

心絮·2020-08-03 22:20

py2.7《机器学习实战》利用PCA来简化数据

最近看了PCA降维，很多地方还是不理解，还是线代学的太差了，但是书上总结的还是挺精简的一、在Numpy中实现PCA1、伪代码：（1）去除平均值（均值归0方便计算方差）（2）计算协方差矩阵（3）计算协方差矩阵的特征值和特征向量

Kelisita·2020-08-03 21:01

利用MATLAB进行主成分分析降维示意

%%PCA降维示意；从二维到一维clear;clc;data=[112426-13;13344021];%原始数据avg=mean(data,2);data_avg=data-avg;%去均值处理C=data_avg

FYm96·2020-08-03 21:14

PCA降维示意以及SVD辅助作用体现

前言：仅个人小记一、简要介绍PCA降维思想对角化并引出正交矩阵QATA=PΛP−1=QΛQT{A}^{T}A=P\Lambda{P}^{-1}=Q\Lambda{Q}^{T}ATA=PΛP−1=QΛQT

Zetaa·2020-08-03 21:34

数据预处理方式（去均值、归一化、PCA降维）

一.去均值1.各维度都减对应维度的均值，使得输入数据各个维度都中心化为0，进行去均值的原因是因为如果不去均值的话会容易拟合。这是因为如果在神经网络中，特征值x比较大的时候，会导致W*x+b的结果也会很大，这样进行激活函数（如relu）输出时，会导致对应位置数值变化量太小，进行反向传播时因为要使用这里的梯度进行计算，所以会导致梯度消散问题，导致参数改变量很小，也就会易于拟合，效果不好。右图为去均值之

马飞飞·2020-08-03 20:02

【降维】之sklearn中PCA库讲解与实战

前言在（机器学习(27)【降维】之主成分分析(PCA)详解）中，对主成分分析的原理做了总结，本章总结如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。

its_a_question·2020-08-03 17:01

常见的降维方法（PCA，SVD）

1、PCA降维（主成分分析）PCA降维就是去除线性相关，使得最后剩余的属性维度全都线性无关。其实：PCA降维不仅是去除先线性无关，还可以过滤掉小特征值对应的特征向量。

IIYMGF·2020-08-03 17:41

通俗理解PCA降维原理

数学来到这个世界上是为了服务其他学科，所以PCA算法不是先天存在的，下面就从实际需求来推导出pca的原理。背景：下面有个组淘宝数据顾客编号性别身高/cm电子产品美妆11175100521178983301605016401615121从上面的数据我们可以看出，性别和身高相关性很大，而且性别和后面和属性相关性也很大，那么如果我们是一个数据分析师，这组数据是不是只要抓住性别这一个维度就可以啦，比如我们

s.feng·2020-08-03 16:30

在PCA降维前对数据作标准化操作是重要且必要的

当数据维数很高的时候，我们可以用PCA降维，但是降维前通常我们要对数据进行标准化，为什么要这样做？这有什么好处？

dongzichen2015·2020-08-03 16:55

python mnist数据集PCA降维后KNN分类 97%准确率

数据集导入#导入mnist数据集importnumpyasnpimportos,gzip#加载本地mnist数据集defload_data(data_folder):files=['train-labels-idx1-ubyte.gz','train-images-idx3-ubyte.gz','t10k-labels-idx1-ubyte.gz','t10k-images-idx3-ubyte.

becatjd·2020-08-03 15:27

《机器学习实战》--PCA降维以及代码实现

1、PCA在机器学习的领域中，我们需要提取原始数据的特征，得到的特征向量有时是高维数据，并且高维数据中存在噪声和冗余。降维是从高维数据中找出一些重要的特征，去除冗余和噪声，寻找出其内部的特性，提升其特征表达能力，降低训练复杂度。主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）作为降维算法中最经典和常用的方法，它是一种线性、非监督、全局的降维算法。在PCA中，数据从原来的坐

一杯c++不加糖·2020-08-03 15:51

PCA降维原理(主成分分析)小结

PCA降维PCA是什么目的和原则PCA与数学理论均值和零均值化均值零均值化特征向量和特征值定义性质方差协方差协方差矩阵协方差矩阵对角化PCA过程总结PCA是什么PCA（PrincipalComponentAnalysis

rcoon·2020-08-03 13:21

主成分分析（PCA）降维原理、特征值分解与SVD分解

文章目录PCA介绍PCA降维原理最大化方差理论最小化投影理论对PCA两种理论的直观解释方阵A求取特征值和特征向量方法（特征值分解）基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法SVD分解原理SVD分解求矩阵特征值的方法

一骑走烟尘·2020-08-03 12:40

初识python之画图神器篇

前言前面我们写了一篇关于python实例的汇率转换的文章，有的小伙伴说它虽然可以解决我们生活中的实际问题，但是好像缺少点什么。我仔细想了想，想起了一句话，“生活不止眼前的苟且，还有诗和远方！”

王小王-123·2020-08-03 12:12

PCA降维及SVD

xiaoa~·2020-08-03 11:26

特征工程PCA降维方法的最大方差理论详解

摘要本文给出PCA最大方差理论求解方法.相关配套代码,请参考文章:纯Python和scikit-learn对比实现PCA特征降维系列文章索引:https://blog.csdn.net/oBrightLamp/article/details/85067981正文1.降维方法对于给定的一组数据点,以矩阵Xm×nX_{m\timesn}Xm×n表示:X=(X1,X2,⋯ ,Xm)T

BrightLampCsdn·2020-08-03 11:18

PCA（主成分分析）降维，SVD分解

PCA降维，SVD分解和LDAPCASVDPCA（主成分分析）在机器学习中，每一种性质代表一个特征，这样的话就很容易出现维数灾难现象。这时候我们就会用到降维的技术。先讲一下基础的PCA降维吧。

just-solo·2020-08-03 10:25

机器学习实战python实例（2）SVM与核函数

前两篇博客涉及到的SVM还只是一个线性分类器，如果在二维情况下遇到如下的情况，线性分类器的效果就不会很好了这个时候我们就需要一个叫做核函数的东西，简单来说它的最大作用就是把低维数据映射到高维数据，具体可以看前面推荐的一篇文章http://www.thebigdata.cn/JieJueFangAn/12661.html中核函数的部分，这里借用两张图来演示效果这样我们就能分割开了，一个比较通俗的理解

xiaonannanxn·2020-08-03 08:03

SVM—当样本数小于维度的时候

比如：人脸识别的时候，两个人脸的样本数分别为5，PCA降维后维度为35。用SVM训练的模型进行分类时候，往往发现线性核要比高斯核正确率高。这是为什么？

wenyiming1991·2020-08-03 08:27

八、【python计算机视觉编程】图像内容分类

图像内容分类（一）K邻近分类法（KNN）（1）一个简单的二维示例（2）用稠密SIFT作为图像特征（3）图像分类：手势识别（二）贝叶斯分类器用PCA降维（三）支持向量机SVM安装LibSVM和gnuplot

Liaojiajia2019·2020-08-02 13:52

在centos6.5上hadoop mapreduce 统计英文单词

在centos6.5上hadooppython实例统计英文单词linux上的单词删选实例安装的是centos6.5系统，搭建hadoop集群统计一篇文章中英文单词的数量统计1.txt中单词的数量，新建一个

Blithe_Lee2·2020-08-01 14:45

KPCA降维——python

KPCA，中文名称”核主成分分析“，是对PCA算法的非线性扩展。PCA是线性的，其对于非线性数据往往显得无能为力（虽然这二者的主要目的是降维，而不是分类，但也可以用于分类），其中很大一部分原因是，KPCA能够挖掘到数据集中蕴含的非线性信息。一、KPCA较PCA存在的创新点：1.为了更好地处理非线性数据，引入非线性映射函数，将原空间中的数据映射到高维空间，注意，这个是隐性的，我们不知道，也不需要知道

zqzq19950725·2020-08-01 09:27

【Python实例第28讲】核主成分

机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（入群联系qq：2279055353）在多变量统计中，核主成分(kernelprincipalcomponentanalysis,kernelPCA)是主成分的推广，它使用了核方法。使用核函数，将原始的主成分线性变换转换到生成的核希尔伯特空间进行。这样做主要是由于：原始数据点在低维空间不可分，而在高维空间可分。这个例子演示了核PCA能够找到原始数据的一

Goodsta·2020-08-01 07:21

【Python实例第2讲】特征提取集成方法

机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（入群联系qq：2279055353）在现实场景的例子里，有很多从数据集提取特征的方法。通常，将几种特征提取方法组合使用会收到更好的效果。本例显示怎样使用函数FeatureUnion组合特征。这里要用到scikit-learn自带数据集——“鸢尾花数据集”。数据集介绍“鸢尾花(Iris)数据集”位于datasets里，是由著名统计学家SirRonald

Goodsta·2020-08-01 07:20

Python机器学习笔记使用scikit-learn工具进行PCA降维

这里打算再写一篇笔记，总结一下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。在数据处理中，经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况，如果拿到实际工程中去跑，效果不一定好。

weixin_30347335·2020-08-01 03:48

opencv/C++ 进行数据的PCA降维

#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){//待降维的训练数据（此转载自其他地方，出处忘了）floatCoordinates[7*31]={101.5,100.4,97.0,9

不爱学习的笨蛋·2020-08-01 01:46

C++编程:PCA降维算法实现简单人脸识别

C++编程:PCA降维算法实现简单人脸识别前言正题代码结论.前言CSDN从以前开始就一直使用（学习），但是当博主还是第一次~也没有保存项目的习惯，但这次突然心血来潮想着把以后做的东西都保存下来以供未来的我复习使用

乌冬Nymo·2020-07-31 23:46

K-Means和PCA降维小结

无监督学习和supervisedlearning相比，无监督学习不要求建立模型之后对结果进行新的预测，没有相应的标签（label），只是根据数据的特征（feature）对数据进行聚类（cluster）。常见的使用场景例如Google新闻中的各种新闻的分类等等。而在unsupervisedlearning中我们最常用的聚类算法就是K-MEANS.K-Means算法在unsupervisedlearn

TravisZeng·2020-07-31 22:56

python实现KPCA降维

核PCA（KPCA）KPCA是一种非线性主元分析方法，用于降维。主要思想：通过某种事先选择的非线性映射函数Ф将输入矢量X映射到一个高维线性特征空间F之中，然后在空间F中使用PCA方法计算主元成分，核主成分分析最主要是非线性映射函数Ф的选取。Python实现代码#coding=utf-8fromsklearn.decompositionimportKernelPCAfrompandas.core.f

WANG_DDD·2020-07-31 21:10

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